利用CI-nets编码单调多集偏好：初步报告
人工智能
2016-11-10 v1
摘要
CP-nets及其变体构成了指定和推理偏好的主要AI方法之一。具体而言，CI-nets是一种受CP启发的、用于表示商品集合上序偏好的形式化方法，通常要求单调。考虑到商品常以多集而非集合形式出现，一个自然的问题是CI-nets能否或多或少直接用于编码多集上的偏好。我们在此提供如何实现这一点的初步想法，即我们的框架上至少一种受限推理形式（称为“受限推理”）可有效归约为CI-nets上的推理。然而，我们的框架允许编码具有无界重数的多集上的偏好。我们还展示了它在表示商品重数未明确说明的偏好（“纯定性偏好”）方面的能力，以及我们将CI-nets的推广作为近期证据聚合系统组件的可能用途。
引用
@article{arxiv.1611.02885,
title = {Encoding monotonic multi-set preferences using CI-nets: preliminary report},
author = {Martin Diller and Anthony Hunter},
journal= {arXiv preprint arXiv:1611.02885},
year = {2016}
}